每經特約評論員 盤和林

ChatGPT火了，從2022年下半年到2023年上半年，關于ChatGPT的討論熱度持續不減。持續的熱度也帶火了ChatGPT背后的公司OpenAI，1月23日微軟宣布對OpenAI追加數十億美元的投資，而美國數字媒體公司BuzzFeed宣布計劃使用ChatGPT開發商OpenAI提供的人工智能技術來協助創作個性化內容。

ChatGPT帶來的改變是什么？人工智能概念其實在上世紀50年代已經出現，但人工智能真正發展的時間只有20年，被大眾認知的時間不足十年，一般認為本輪人工智能發展受益于三個客觀條件：其一，算法變革。深度學習神經網絡算法的優化，使得機器學習能力改善，能夠更好地通過數據進行訓練。其二，數據爆發。互聯網帶來數據爆發，互聯網平臺企業手中握有大量數據，算法是開采方式，那么數據就是石油。其三，算力提升。以GPU為主力的終端算力和以超算服務器為主力的云端算力，以算力堆疊的方式解決了算力瓶頸問題。

(資料圖片)

綜合看，ChatGPT的成功關鍵是因為算法優化。算法的技術解析過于復雜，這里舉幾個例子：比如ChatGPT能夠結合上下文語義來獲取補充信息，傳統人工智能是一問一答，或者超過幾問幾答，人工智能就忘記了之前的問題，但ChatGPT的問答是連續的，你能夠通過回答ChatGPT問題的方式來補充信息，改善了人和AI答非所問的情況，可能一 開始你提的問題ChatGPT無法給出答案，但補充若干信息后，ChatGPT就理解了你的提問，給出有用的答案。上下文語義算法探索的不止OpenAI，但當前形成應用的，只有OpenAI。對于語義的整體把握是ChatGPT的算法優勢，可以說是算法循序迭代的結果，從早期的GPT1.0到GPT3.0，再到ChatGPT，很顯然OpenAI在算法上進行了數次迭代。

與此同時，和算法優化伴隨而來的，是OpenAI數據積累方式的改善。前文提到，數據是AI發展的關鍵，AI有算法后需要學習，而AI使用人數增加，可以對AI學習產生正反饋，ChatGPT也要求試驗人員對ChatGPT給出的答案進行評分，從而進一步加速了ChatGPT數據積累的過程。

所以ChatGPT已經形成正反饋。由于語義的理解能力增強，ChatGPT可以為內容創作者、論文作者、代碼作者提供有效的幫助，而用戶獲得幫助的同時，也在不斷加強ChatGPT的能力，幫助其成長。科技發展往往有一個奇點，一但越過奇點，科技將進入加速階段。所以當前ChatGPT的熱度是有道理的。

中國如何趕上ChatGPT的潮流？筆者認為，我們要做三點：

首先，要引入ChatGPT。ChatGPT是工具，在AI應用領域，其能夠為自媒體和程序員提供很大的助力，這是生產力工具，是能夠為我國經濟帶來效率的。

其次，我國需要ChatGPT的平替算法。我國有很多ChatGPT概念公司，這些公司大部分準備用ChatGPT算法為基礎，來推出AI應用工具。但筆者希望這些企業關注兩點：第一，未來ChatGPT可能要收費，如果沒有自己的算法，容易受制于人。第二，我國并沒有開放ChatGPT國內端口，即便開放端口，未來文化差異也會導致一些使用障礙。所以，企業要開發適合自身的算法來對ChatGPT進行替代。如果AI算法上沒有突破，那么開發再多的AI應用也是沒有意義的。

最后，我國要平衡好AIGC的監管規則。這里主要是兩點：第一點是知識產權的問題。諸如繪圖AI的作品會體現某位畫家獨有的風格，是因為AI在數據訓練的時候輸入了這位畫家的一些作品，由于算法黑箱，AI的輸出很難和輸入的訓練數據產生關聯，比較合理的辦法是在AI進行數據訓練的時候就像數據來源方支付費用。第二點是輸出內容的問題。AI如果輸出了不合“公序良俗”的內容，誰來負責？負多少責任？由于AI開發企業也并非有意，內容的問題當然不能按主觀錯誤進行處罰。

綜上，ChatGPT已經成為生產力的一部分，對內容創作者，對程序員來說，已經成為生產力工具，而這也是當前硅谷大佬追捧ChatGPT的原因。不過，將視角轉移到中國，我們還是會存在這樣或者那樣的問題，阻礙了中國類似優秀算法的出現。ChatGPT趕上谷歌搜索，可能還有一段路要走，但如果ChatGPT已經從玩具進化到工具，隨著數據訓練量級的提升，其追上各類搜索只是時間問題，這就使得我國在算法上的探索必須抓緊，否則怕是要在這個全新領域再次受制于人。

（作者系浙江大學國際聯合商學院數字經濟與金融創新研究中心聯席主任、研究員，工信部信息通信經濟專家委員會委員）